本文介绍了DeepMind发布的一款名为dm_control的强化学习控制套件，该套件可以在仿真环境中训练和评估强化学习算法，同时提供了可解释性和可视化工具。使用该套件可以在一定程度上解决OpenAI的Gym在连续控制问题上的限制，并且可以在多个平台上进行部署。
还记得这个会跑酷的机器人吗？ 5个多月前，DeepMind连发三篇强化学习论文，让机器人在仿真环境中自己就能学会灵活多变的各种动作，包括步行、跑动、跳跃、翻墙，等等。 今天，DeepMind公布了这三篇论文中所用的强化学习控制套件dm_control，它是一套基于MuJoCo物理引擎的Python强化学习的开发环境，可以在一套标准化的架构上执行各种不同的强化学习任务，并使用可解释性奖励来评估强化学习算法的学习效果。 控制套件的GitHub代码库地址是：https://github.com/deepm
今天，我们可以看到很多具有高度机动性的四足机器人，它们能够奔跑或跳跃，但通常造价昂贵和结构复杂，需要强大的致动器和弹性腿。来自浙江大学的博士生 Boxing Wang 正致力于一个项目，即通过简单且价格实惠的硬件来研究四足机器人的跳跃能力。
之前，谷歌管理层还信誓旦旦地说：ChatGPT不可能取代我们。现在这是光速打脸了？
心疼你独自一人承担生活的苦难，寂寞夜里陪伴你的只剩无人倾诉的压抑和无处安放的焦虑。养个宠物，它却不能get到你的“宠言宠语”。找个伴侣，还要浪费吵架的时间和精力。回到家里，只能浸泡在“循环唠叨式“母爱的沐浴。当一个人在你身边活的恰到好处的时候，就是在成全你，做自己！这样的人已经出现，只是你还不知道而已。现在就教你构建只属于你的智能对话机器人，带你找回那个最轻松的自己。
Facebook人工智能研究人员创建了一对人工智能系统，能够使用360度图像，自然语言以及包含银行和餐馆等当地标志的地图在纽约市的街道上进行导航。名为Talk the Walk的研究任务和数据集是开源的，同时也开放了在Arxiv上发布的现实世界训练的初步结果。这项研究包括人工智能系统如何定位自己并比人类更好地传达观测数据。
自动吸尘器、自动割草机、会简单交互的小玩具，以及呼之欲出的自动驾驶汽车，都可以看作是一个能实现某种自动功能的机器人。
最近，我一直在和实验室的研究生一起研究移动机器人。我们通过尝试替换ROS中的一些默认包，学习了解了一个典型的机器人技术栈的各种算法。我的主要研究领域是规划和强化学习，而不是机器人学，所以学习曲线挺陡峭的。机器人需要知道如何在环境中定位自己，或者找到自己的位置，即时绘制环境地图，避开随时可能出现的障碍物，控制自己的电动机以改变速度或方向，制定解决任务的计划等等。
邮件沟通往往很麻烦，来来往往，尤其是涉及到你需要与多个人沟通协作的时候，一封又一封的邮件是很平常的一件事。每当这个时候就有让人抓狂的欲望。每个人的时间都是很宝贵的，都不愿意无限制的浪费下去，那么，怎样才能让你与其他人之间的交流变得顺畅而高效呢？ 有一位美国的大学生想要利用人工智能解决这样的问题。他们做了一个可以自动帮你安排日程的机器人——Ahoy.Ai。根据官网上介绍，该机器人可以用1封邮件就搞定会议的所有安排。 这样看起来也是很不错的样子啊！就像宋丹丹把大象装冰箱总共分三步，而使用这个机器人，也需要分
【新智元导读】谷歌大脑、DeepMind和 Google X 的研究员正在设计一种新的实验，探讨使用多个机器人共同学习通用技能的三种可行的方法：直接从经验中学习行动技巧、学习物体内部物理模型、通过人类协助学习技能。基本的思路是，让多个机器人分别学习，然后把学到的信息上传到服务器中，再共用服务器中的信息进行训练和调整。这种“集体主义”式的学习方法，不仅能将学习时间大大缩短，还能对任务的多样性进行扩充。 从经验中进行学习很可能是让机器人处理复杂的现实世界问题的一个关键，这些问题包括帮助老人做家务，协助他们的日常
近年来，聊天机器人技术及产品得到了快速的发展。聊天机器人作为人工智能技术的杀手级应用，发展得如火如荼，各种智能硬件层出不穷。
语音控制的基础就是语音识别技术，可以是特定人或者非特定人的。非特定人的应用更为广泛，对于用户而言不用训练，因此也更加方便。语音识别可以分为孤立词识别，连接词识别，以及大词汇量的连续词识别。对于智能机器人这类嵌入式应用而言，语音可以提供直接可靠的交互方式，语音识别技术的应用价值也就不言而喻。 1 语音识别概述 语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代，是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前主流的研究方法，连续语音识别和孤立词语音识别采用的声学模型一般不同。孤立词语音识别一般采用DTW动态时间规整
这堆机器人名叫Zooids，是由斯坦福大学图形实验室（Shape Lab at Stanford University ）和法国国家信息与自动化研究所的Aviz团队（Aviz team at Inria ）等共同研发。最早Zooids在10月份的东京的UIST大会上亮相就备受关注。Zooids的名字来源于一种无脊椎的群聚动物，也象征着这堆机器人需要合作才能完成一些事情。 那么这些机器人能够做什么呢？ 目前Zooids可以完成一些简单的任务，比如在桌面上帮你简单的收拾一下桌子，或者根据你发出的指令帮你递一下东
导读：我将带你遍览21世纪能够拥有并且将要拥有的各种不可思议的AI应用。我有一个关于AI如何改变世界的构想，这个构想围绕以下10个领域展开。
选自arXiv 机器之心编译 机器之心编辑部 近日，微软全球执行副总裁沈向洋、微软研究院首席研究员何晓东、微软（亚洲）互联网工程院副院长李迪（小冰项目负责人）共同提交了一篇论文《From Eliza
为机器人提供一个简单目标，并在完成时提供奖励。 AI 科技评论按：这里是，雷锋字幕组编译的 Two minutes paper 专栏，每周带大家用碎片时间阅览前沿技术，了解 AI 领域的最新研究成果。 原标题：DeepMind's AI Learns Complex Behaviors From Scratch | Two Minute Papers #239 翻译 | 徐速 廖颖 字幕 | 凡江 整理 | 李逸帆 吴璇 本期论文：Learning by Playing - Solving
在上一篇文章中，我们介绍了 ROS 的概况，希望你的安装已经完成了。在本文中，我们将介绍 ROS 的一些核心概念，熟悉所谓的行话。其目的是做一个简短的概念介绍，这些概念你可能会在浏览 ROS 教程或其他地方遇到。如果你按教程安装和配置，那么文件系统中应该有一个名为 catkin_ws 的目录（这取决于你如何设置配置文件）。那么，这个目录是什么，为什么它很重要呢？
导读：物理学中有一个概念叫作三体问题，与重力如何影响大型物体（如行星和太阳）有关：当有两个以上的物体时，若试图计算重力对三个物体的影响，数学公式将变得比只有两个物体时复杂得多。
它由美国格鲁吉亚理工学院的研究团队开发，可以利用力道感测帮人穿衣服；并且借助神经网络技术，来学习和提升自己的穿衣技能。
一个男子将一只手五指展开放在了一块木板上，玩起了刀戳手指缝游戏，展现这一「可怕」场景的视频前段时间在网上流传，在视频中握着刀子的手却不是他本人的手，而是一个机器人手臂。 机器人手臂！是的，你没有看错，现在的机器人已经达到了有人敢于用生命去做测试的精确度了，现在的机器人已不仅仅是工作效率高，不知疲倦，还可以达到人类做不到的精度，达到人类触及不到的高度以及深度，完成一些高难度的工作。 视频中，刚开始机器人的速度还是比较慢的，随后速度开始逐步加快，运动轨迹也开始捉摸不定，好在直至视频结束也没听到男子的惨叫声，而像
今年的CES展会，如此多的新产品让我们眼花缭乱。我们看到了越来越多的厂商参与到自动驾驶技术的商用中，看到更加轻薄，显示更出色的电视，以及通过各式各样的方法来尽可能监测你活动的社交机器人，它们大多被设计为与家庭成员进行日常互动交流。 有很多人在我们的内容中留言，关于CES 2017，他们提到了一点，这些不同的，白色社交家庭机器人们，它们长得都很像，而且也让人想起了在2014年通过Indiegogo平台众筹成功（一共募集了370万美金）的机器人：Jibo。 所以如果你也注意到了这一点，我们会试着从新出现的社
本篇是专栏中介绍聊天机器人的第一篇，会大概介绍聊天机器人的历史、特点、分类以及技术框架，让大家对聊天机器人有一个大致的了解。
在过去的20年中，互联网，把人们带入了一个全新的时代。在这个全新的时代，我们创造出了四种连接方式：一是人和物品之间的连接，二是人与人之间的连接，三是人和信息之间的连接， 四是人和设备之间的连接。连接不是目的，它只是为交互提供相应的服务。对我们每一个人来说，最友好最自然的交流方式就是采用自然语言的方式进行交互。通过自然语言的方式进行交互完成对话系统的设计与实现。
在12月19日举行的2017深圳机器人创新与发展论坛上，最让大家振奋的一个数字无疑是700亿，据深圳市机器人协会秘书长毕亚雷介绍，根据协会对深圳机器人产业的监控， 2016年深圳机器人产业产值有望大大超过700亿，已经初步具备深圳战略新兴产业的规模。 深圳市经济贸易和信息化委员会副主任谢建民也在论坛上指出，“深圳机器人全产业链进一步完善,市场辐射能力进一步增强,行业应用进一步深入,对经济社会发展的贡献将继续增大。” 成功的关键：面向3C产业的场景创新 深圳作为创新之都，深圳机器人产业在这两年的发展有目共睹，
在 2017 年底结束的第一届亚马逊 Alexa Prize 比赛上，由华盛顿大学博士生方昊担任领队的 Sounding Board 团队在全球上百支队伍中突出重围，一举夺得冠军。 亚马逊 Alexa Prize 比赛面向全球各地的学生，旨在创造一个能与人进行自然对话和互动的社交对话系统，为用户提供新鲜、有趣的对话体验。比赛分为初赛和决赛两个阶段，在初赛阶段，选手需要创造出一个社交对话系统，而在决赛阶段，他们会对系统进行不断改进。 据主办方亚马逊介绍，「通过比赛中学生们的创新工作，Alexa 的客户将会有全
在高速机器人运动领域，实现同时兼顾速度和安全一直是一大挑战。但现在，卡内基梅隆大学（CMU）和苏黎世联邦理工学院（ETH）的研究团队带来了突破性进展。他们开发的新型四足机器人算法，不仅能在复杂环境中高速行进，还能巧妙避开障碍，真正做到了「敏捷而安全」。
据彭博社报道，今年6月，德国大众汽车一个加工车间，一位年仅22岁的维修工人因机器人出现故障而被“意外杀死”。此事件使得各大媒体纷纷开始讨论人类与 未来机器人“和平共处”的安全可靠性。那么，在今天这个不断智能化、自动化的世界里，我们怎样才能保证机器人可以安全地站立于人类身旁，在共享有限空间的前提下协同工作呢？ 安全而高效的人类交互机器人——或称为“协作机器人”（cobotics），将会对组装生产线、家务劳动服务、健康保险领域以及物流产业产生革新作用。 汽车制造商和航空航天设备生产商都已经大规模引用自动化的机器
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 对机器人的认知，是检验计算机专家和普通人的一道分水岭。 公众往往对科学技术认知不明，容易陷入极端。 要么盲目积极，相信新的技术一定会飞速
该论文介绍了一种新技术，即使大量机器人采用同样材质制作，还位于同一磁场影响下，我们依然可以利用磁场选择性的驱动某个微型机器人，甚至精确到它们身上的某个组件。
大数据文摘转载自机器人大讲堂 近日，微软在其官网发表了一篇名为《机器人 ChatGPT：设计原则和模型能力（ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities）》论文，公布了他们正在把ChatGPT应用于机器人上的研究成果，展现出了新人工智能语言模型ChatGPT实现自然的人机交互的可能性，为如何将ChatGPT 融入机器人领域提供了一种全新的视角。 与纯文本的应用不同，研究人员希望ChatGPT能够帮助人们更轻松地与机器人互动，而无需学
未来，将自然语言融入模仿学习可以减少自主机器人所需的编程，实现人与机器人之间的自然交互。 作者 | Mariano Phielipp 编译 | 王玥 编辑 | 陈彩娴 用人类日常交流所说的自然语言指令去命令机械臂执行任务是一个很大的挑战。一个来自亚利桑那州立大学、英特尔人工智能实验室和俄勒冈州立大学的研究团队在操纵任务中将语言作为模仿学习（Imitation Learning）的灵活目标，为人类专家和机器人提供了沟通的桥梁。在训练过程中，模型学会了相互联系和捕捉语言、视觉和运动控制之间的相关性，从而产生以语
【新智元导读】TensorFlow 工程总监Rajat Monga9月29日在Quora 上答疑，就深度学习效率瓶颈、TensorFlow 用户的痛点、如何用TensorFlow进行计算机视觉研究以及
近日，IHMC Robotics 发布了一段相当震撼的新视频，视频中，波士顿动力的 Atlas 机器人 (DRC 版本) 在小心翼翼地、自主地走过各种物体，包括悬空的木板和摇晃的砖块。
DeepMind 控制套件是强化学习算法（基于物理控制）的设计和性能比较的起点。它提供了各种各样的任务（从几乎微不足道的任务到相当困难的任务）。统一的奖励结构可以实现对套件整体性能的评估。学习曲线不是基于穷举的超参数优化，并且对于给定的算法，在控制套件的所有任务中都使用相同的超参数。因因此，我们期望能够获得更好的性能或数据效率，特别是在每个任务的基础上。
机器之心编译 参与：李泽南 MIT 的研究人员表示，这种可变形态的机器人可以适应严酷的环境，如灾难现场和外太空，或许在不远的未来，我们就可以对机器人发出这样的指令了：「汽车人，变形出发！」 一种被称
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 将ChatGPT打造成猫娘风格的对话AI，已经是老司机的基操了。 但有没有想过，这只猫娘还能进一步从对话框里“跳”出来，能动、会做表情，还可以互动聊天？ 这不，就在ChatGPT开放API后，视频博主@大谷Spitzer火速搞了个3D猫娘女友： 能互动玩猜谜游戏，表情像是在认真听题： 还能根据语音指令走到你身边，答应帮你“做饭”的那种： 值得一提的是，这里的猫娘3D模型只是个示例。 无论是语音模板还是模型，都可以根据个人喜好更改，说话的风格也可以调
Chatbots 是客户服务的新阵地——它不仅减少了人类代理所带来的影响，还帮助企业在运营过程中节省了大量的资金。 然而，Chatbots 带来的体验迄今未能达到人们的预期。通常情况下，与机器人之间
欢迎转载，须署名并注明来自“刘鹏看未来”公众号，并保留本句。 某天，无人车在高速行驶过程中忽遇突发状况，不得不急转弯，左转弯大概率撞死一个违反交规的摩托车骑手，右转弯大概率会撞坏一辆兰博基尼，它该如何抉择？ 📷 左转是一条人命和有限的赔偿，右转则是天价的赔偿款。 📷 相比于人类司机，自动驾驶系统的一大优势在于它没有情感，只有冰冷的预设逻辑。面对即将到来的事故，无人车不会产生恐惧，只会忠实地运行程序。这意味着类似这种极端情况下如何抉择，应当是开发者预先写好的。 📷 那么开发者应当遵从怎样的准则来编写程序，是以
人口老龄化正在席卷全球大部分国家，机器人逐渐被人们视为“拯救”老年人的希望。在最近举办的2017第二届深圳国际老龄博览会上，不少企业认为，机器人不仅能为老年人提供必要的照顾和看护，还能帮助他们拓宽社交圈子，老龄朋友们也非常期待机器人能进入他们的生活…… 机器人帮助喂饭洗澡 人口老龄化日益突出这一趋势将成为世界各国的负担。英国工程技术学会主席JeremyWatson介绍，在英国，人口老龄化非常严重，养老支出占据了政府开支的很大部分。有一项调查显示，英国人在人生最后两年所消费的医疗和养老支出，占到
在这几年，各大工业机器人制造商，目前都热衷与人机协作，ABB的“玉米”，FANUC的“绿手臂”，KUKA的“伊娃”等等，在人机协作走的比较前的也就数UR了，我们来简单介绍下UR的黑科技，来看下如何用手来教训机器人。 UR5 机器人自重很轻（仅 18.4 kg ），可以方 便地在生产场地移动，而且不需要繁琐的安装与 设置就可以迅速地融入到生产线中，与员工交互合作。编程过程可通过教学编程模式实现，用户可以扶住 UR 机械臂，手动引导机械臂，按所需的 路径及移动模式运行机械臂一次， UR 机器人就能 自动记住移动
在过去的几年里，人工智能（AI）取得了极大的进展，而AI的新产品中有AI图像生成器。这是一种能够将输入的语句转换为图像的工具。文本转图像的AI工具有许多，但最突出的就属DALLE 2、Stable Diffusion和Midjourney了。
【编者按】本文作者为日志分析软件公司 Logz.io 的联合创始人 Tomer Levy，主要介绍 ChatOps 的特点与发展历程，以及将来可能带来的业务变革。文章系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现。
下面，我们介绍论文的主要思想和创新之处。 系统概览 早期的对话系统主要基于由专家人工制定的状态和规则。而现代对话系统通常使用组合学习的架构，将手工定制状态和规则组合到统计机器学习算法中。由于人类语言的复杂性，在构建在开放域对话机器人时，最大的挑战在于无法枚举所有可能的状态。 MILABOT完全采用基于统计机器学习的方法，在处理和生成自然人类对话中做了尽可能少的假设。模型中每个组件的设计使用机器学习方法优化，通过强化学习对各个组件的输出进行优化。其灵感来自于组合机器学习系统，即由多个独立的统计模型组成更好的学
“一眼就能学会动作”，或许对人而言，这样的要求有点过高，然而，在机器人的身上，这个想法正在逐步实现中。马斯克（Elon Musk）创立的人工智能公司Open AI研究通过One-Shot Imitation Learning算法(一眼模仿学习)，让机器人能够复制人类行为。现阶段理想化的目标是人类教机器人一个任务，经过人类演示一次后，机器人可以自学完成指定任务。机器人学习的过程，与人类的学习具有相通之处，但是需要机器人能够理解任务的动作方式和动作意图，并且将其转化为机器人自身的控制运动上。
金山表单内置了丰富的模版，从表单、接龙、问卷、投票，可以满足你各种表单数据数据收集的需求。但是很多用户经常也会有一个痛点，通过金山表单收集的信息，如何才能实时通知企业微信/钉钉/飞书呢？
从将近250个机器学习开源项目中，综合各种条件进行打分排序，最终Mybridge团队评选出十大最新、最棒的机器学习开源项目。 这份Top10名单中包括对象检测、换脸、预测等等最热的AI明星、话题性研究和代码。它们在GitHub上的平均标星数量是2500多颗。 希望这10大开源项目，对你有所帮助~ Rank 10 NPMT 作者：Posenhuang等（微软研究院） GitHub地址：https://github.com/posenhuang/NPMT ★Star：68 NPMT，基于短语的神经机器翻译，这是
【AI100 导读】在本系列的第一部分中，我们已经了解到聊天机器人成为技术投资和开发热点的原因。本文为第二部分，主要介绍了聊天机器人中体现的技术。 在本系列的第1部分中，我们已经了解到聊天机器人成为技
在科幻小说中经常出现人的肢体与其控制的人工肢体结合在一起，增强人的运动能力，例如第三只手臂，这种运动自由度(DoF)的增加可以使一个人完成无法单靠自然肢体实现的任务，这种技术源于最初对个人功能受损的恢复，例如基于BCI系统的康复机器人，但有所不同的是，它不受传统的神经修复技术的限制，因为它不需要完美替代失去的功能，也不受自然外观的约束，主要目的为在不影响人体自然运动的情况下增加人体的运动能力。在这方面，有研究表明天生六指的人可以控制多个多余的DoF，这令他们有超出常人的操纵能力，且没有任何明显的运动缺陷。但人类是否可以学会控制他们人工多余的DoF(sDoF)，以及这是否能增强运动能力尚不清楚，且里面存在各种技术性和伦理性问题，这需要大量的实验基础证实和行业规范的制定。
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